if(life){code();}

PyQt5, Hugging Face Transformers, Eleven Labs API 활용영어 → 한국어 자동 번역번역된 텍스트 → 음성 변환변환된 음성 → 재생GUI 인터페이스 제공번역영어 문장을 입력하면 NLLB-200 모델로 한국어로 번역음성 생성번역된 문장을 Eleven Labs API로 음성(mp3)으로 변환음성 재생생성된 mp3 파일을 PyDub으로 재생GUI 구성PyQt5로 사용자 인터페이스 구성 (입력, 버튼, 출력 등) pip install requests PyQt5 pydub dotenv transformers torch torchaudio torchmedia  필요 라이브러리import osimport requestsfrom dotenv import load_dotenvfrom P..

Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용해 NLP 모델을 활용실습감정 분석텍스트 생성번역문장 임베딩*Transformers 라이브러리Hugging Face에서 개발한 오픈소스 라이브러리다양한 사전학습(pretrained)된 NLP 모델 제공텍스트 생성, 번역, 감정 분석, 문장 분류 등 다양한 작업 지원pipeline()을 통해 복잡한 과정을 한 줄로 해결 가능   텍스트 생성 : GPT-2 OpenAI에서 개발다음 문장을 예측하고 생성하는 데 특화된 모델 from transformers import pipeline# GPT-2 기반 텍스트 생성 파이프라인 로드generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")# 텍스트 생성result..

허깅페이스(Hugging Face) 자연어 처리(NLP) 중심의 라이브러리와 수천 개의 사전학습 모델을 제공하는 플랫폼 대화형 AI(챗봇)을 만드는 스타트업으로 출발 → 현재 AI 오픈소스 생태계를 선도하는 커뮤니티로 성장 2016년 프랑스에서 설립현재 뉴욕과 파리에 본사를 두고 있음AI 오픈소스 생태계 확장에 기여하며, GPT, T5 등 다양한 대규모 모델을 쉽게 접할 수 있도록 도움 허깅페이스라는 이름은 '🤗' 이모지에서 따옴따뜻하고 친근한 느낌을 주기 때문에, 어려운 AI 기술도 누구나 쉽게 다가갈 수 있도록 하겠다는 뜻을 담고 있음 Transformers 라이브러리BERT, GPT, T5, RoBERTa 등 유명 NLP 모델들을 쉽게 불러와 사용할 수 있도록 도와주는 Python 라이브러리PyT..